Types de biais dans les statistiques et l’impact du biais des données sur votre entreprise

Le biais statistique est un terme utilisé pour décrire les statistiques qui ne fournissent pas une représentation exacte de la population. Certaines données sont erronées parce que l’échantillon de personnes de l’enquête ne représente pas la population de manière exacte. D’autres données peuvent être erronées parce qu’un trop grand nombre de variables a été omis, ce qui peut affecter l’exactitude finale des données. Prenons un PC par exemple. Vous savez peut-être que vous achetez un nouveau PC avec un processeur Intel, mais il y a tellement d’autres variables laissées de côté que vous ne parvenez à déterminer si ce PC est une bonne affaire ou non. Pour le savoir, vous devez avoir des informations sur la carte graphique, la RAM, la capacité de stockage, etc.

Comprendre les biais statistiques est particulièrement important si vous dirigez une entreprise d’e-commerce car cela peut fausser les données et avoir un impact négatif sur votre processus de prise de décision.

Il existe plusieurs types de biais statistiques. Les comprendre et les éviter peut vous aider à mieux interpréter les données. Voici quelques-uns des différents types de biais statistiques que vous pouvez rencontrer.

Biais de confirmation

Le biais de confirmation est une erreur qui consiste à laisser une idée préconçue avoir un impact sur la manière dont vous hiérarchisez ou interprétez des informations. Un exemple de biais de confirmation est d’être convaincu que la plupart des gens préfèrent la glace à la vanille plutôt que la glace au chocolat et, par conséquent, de donner plus de poids aux données étayant cette idée.

Biais de sélection

Le biais de sélection est une erreur qui découle de l’utilisation d’échantillons de population qui ne sont pas représentatifs de l’ensemble du groupe cible. Par exemple, les données concernant un quartier ne sont pas représentatives d’une grande ville. Les causes du biais de sélection sont nombreuses : certaines sont intentionnelles, d’autres non, et peuvent inclure la participation volontaire, les facteurs limitant la participation ou encore une taille d’échantillon insuffisante.

Biais de donnée aberrante

Les valeurs aberrantes peuvent considérablement fausser les données. Par exemple, lors de l’analyse des revenus aux États-Unis, un petit nombre de personnes extrêmement riches peut fausser le calcul de la moyenne. C’est la raison pour laquelle une valeur médiane est souvent une représentation plus exacte de la population élargie.

Biais de l’observateur

Le biais de l’observateur est un type de biais statistique dû à la subjectivité de l’observateur. Aucun humain ne pouvant être totalement impartial, le biais de l’observateur sera donc toujours un problème. Le mieux que vous puissiez faire est d’apprendre à le reconnaître.

Une expérience réalisée dans les années 1960, lors de laquelle deux groupes d’étudiants ont testé des rats classés soit « brillants » soit « nuls », en est un exemple. Les étudiants qui avaient des rats « nuls » les ont traités de manière moins encourageante et ont réduit leurs chances de traverser le labyrinthe, ce qui a finalement affecté les résultats de l’étude.

Biais de financement

Le biais de financement fait référence à la probabilité qu’une étude doive favoriser la personne qui la finance. Ces études ont tendance à fournir des données inexactes qui peuvent rendre difficile l’application de ces données à votre entreprise.

Les biais de financement sont particulièrement répandus dans les comparatifs de produits. Si Bounty paie pour un comparatif d’essuie-mains en papier, cette étude est beaucoup plus susceptible de favoriser Bounty qu’une autre marque.

Biais de variable omise

Avec un biais de variable omise, l’absence d’une variable affecte la légitimité de la statistique. Par exemple, une étude sur des voitures qui n’inclut pas l’année ou le kilométrage peut fournir des résultats inexacts.

Le biais de variable omise est l’un des types de biais les plus fréquents dans les statistiques. Lorsque vous examinez des données, assurez-vous que les données prennent en compte toutes les variables pertinentes.

Biais des survivants

On parle de biais des survivants lorsque vous ne prenez en compte que des points de données de survivants. En ne prenant pas en compte toutes les sources potentielles de données, vous pouvez obtenir une représentation erronée des données.

Un exemple classique de biais des survivants est la Seconde Guerre mondiale, lorsque les avions revenus du front ont été étudiés afin d’être renforcés là où ils avaient été le plus endommagés. En réalité, il aurait été préférable de regarder les avions qui n’étaient pas rentrés de mission et de renforcer les futurs modèles aux endroits où ces appareils avaient été touchés et abattus.

Comment les biais humains influencent-ils les données

Les algorithmes conçus pour imiter le processus d’apprentissage et de déduction le font en traitant des données recueillies auprès d’utilisateurs humains. Des quantités massives de données sont traitées pour définir des modèles qui servent ensuite aux algorithmes pour par exemple identifier des préférences courantes ou même imiter des comportements humains. Ces algorithmes disposent d’une large gamme d’applications pour les entreprises, depuis la génération de leads basée sur le marketing ciblé jusqu’à des opérations d’intelligence artificielle plus sophistiquées.

Les biais sont une composante du processus de pensée humaine et les données recueillies auprès des êtres humains reflètent donc intrinsèquement ces biais. Cela rend extrêmement difficiles la collecte et l’ajustement des données afin d’en exclure tout préjugé et d’en conserver l’exactitude, d’autant plus que la détermination de ce qui est un biais est souvent subjective.

Éthique et collecte de données

Les problèmes éthiques soulevés par la collecte de données sont de plus en plus pointés du doigt par les consommateurs, en particulier en ce qui concerne le respect de leur vie privée. Alors que les données des consommateurs sont utilisées par les systèmes de GRC et une technologie similaire pour améliorer l’expérience client, les entreprises peuvent également utiliser, acheter ou vendre ces données d’une manière qui s’oppose à ce qui est légal ou éthique, érodant ainsi la confiance des consommateurs à tous les niveaux.

En fait, il existe une telle inquiétude que de nombreuses lois et réglementations ont été promulguées sur le sujet à travers le monde, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD)de l’Union européenne. Toute personne souhaitant utiliser de manière éthique des données de consommateurs collectées peut trouver utile de rechercher des entreprises se conformant au RGPD et/ou à des réglementations similaires.

Biais de données dans l’IA

L’impact des données biaisées sur les applications telles que l’intelligence artificielle n’est pas toujours purement théorique, ni même subtil. Tay, de Microsoft, en est un célèbre exemple. Tay était un chatbot lancé par Microsoft en 2016, qui utilisait la technologie IA pour créer et publier sur Twitter. Peu de temps après sa mise en ligne, Tay a commencé à tweeter des contenus dont la plupart étaient de nature discriminatoire.

Après avoir désactivé Tay, l’équipe Microsoft a publié une déclaration sur l’incident. Cette déclaration indiquait que des utilisateurs de Twitter avaient intentionnellement inondé les fils de conversation de Tay avec des déclarations haineuses afin d’influencer son comportement. Tay a utilisé ces fils comme moyen d’exploration de données afin de créer ses messages. Bien que cet incident ait été causé, au moins en partie, par un sabotage intentionnel de la part d’utilisateurs, il illustre comment la discrimination peut prendre forme dans des données qui sont de plus en plus utilisées dans notre vie quotidienne.

À l’ère du numérique, les entreprises utilisent les données pour tout. Les différents types de biais statistiques peuvent donc avoir un impact majeur sur votre entreprise. Comprendre les biais statistiques peut vous aider à éviter les erreurs et à tirer le meilleur parti des données que vous collectez pour votre entreprise.

Lorsque vous modifiez vos produits, vos services ou vos efforts marketing sur la base de données, vous devez vous assurer que ces dernières sont exactes. Rechercher et travailler activement sur les types de biais dans les statistiques peut aider à y parvenir.

Types de biais dans les statistiques : FAQ

Qu’entend-on par biais statistique ?

Le biais statistique est un terme utilisé pour faire référence à des statistiques qui peuvent être inexactes suite à un certain type de problème concernant les données. Il peut s’agir d’une variable qui a été laissée de côté, d’un biais des observateurs ou encore d’un biais de financement lorsqu’une entreprise finance l’étude. Pour le dirigeant de PME, la compréhension et la compensation des biais statistiques constituent une partie importante du marketing d’e-commerce.

Quels sont les exemples de biais dans les statistiques ?

Le biais de variable omise est l’un des exemples de biais les plus fréquents dans les statistiques. Vous avez sans doute déjà rencontré des exemples de données invalidées par la suite parce qu’elles « n’avaient pas pris en compte tel ou tel élément ». Par exemple, il ne suffit pas d’observer les temps de chargement et d’autres mesures de performance d’un site Web sans tenir compte des différences de matériel, d’emplacement, etc. Le biais de financement est également fréquent, en particulier dans les cas où une marque paie pour faire réaliser un comparatif de produits.

Quels sont les différents types de biais statistiques ?

Il existe plusieurs types de biais dans les statistiques, dont le biais de confirmation, le biais de sélection, le biais de donnée aberrante, le biais de financement, le biais de variable omise et le biais des survivants. Vous devez comprendre les différents types de biais statistiques et comment ils peuvent affecter votre entreprise.

Tirer parti de vos données en comprenant les biais statistiques

Comprendre les biais statistiques vous aide à tirer le meilleur parti des données et à prendre de meilleures décisions pour votre entreprise. Du biais de valeur aberrante au biais des survivants, il existe différents types de biais statistiques que vous devez connaître pour le bien de votre entreprise.

Vous pouvez utiliser Mailchimp dans divers domaines, de l’analyse des données à la gestion des campagnes marketing, afin d’aider votre entreprise à réussir, sans qu’aucun biais statistique n’entache vos travaux.